基于Logistic回归算法的疫情信息查询及趋势预测系统的实现

当前,新冠病毒在全球流行,各国面临严峻的疫情防控问题。文章通过统计美国每日的累计确诊病例和每日死亡人数,采用Logistic回归算法对美国疫情变化趋势进行建模,并通过大量准确数据进行预测分析。经测试,在新冠疫情暴发时,Logistic回归算法预测结果与美国累计确诊病例吻合度很高,并且疫情暴发的拐点日期也能够准确给出。通过本系统的实现,可以在疫情防控管理工作中及时掌握各地区的疫情发展变化,通过趋势预测提前做好防疫准备,及时控制疫情,提高防疫成效。     

利用图模型存储算法依赖关系的方法

在大数据时代,用于数据处理的算法数量呈爆发式增长,当前对大量算法的管理方法通常是对算法分类、打标签或以任务为单位存储由算法构成的流程,对任务集合中的算法间拓扑关系未能给予足够的重视.随着领域知识与任务流程的积累,算法间的依赖关系愈发重要.本文基于巨量算法管理的需求,提出了拆分有分支依赖关系为无分支依赖关系的管理方法,通过免索引邻接图数据库的指针搜寻拓扑关系,避免Join操作,在管理算法依赖关系时具有先天优势.另外为突出算法模块复用能力,提出“连接点”的概念,在图模型中用节点表示依赖关系边,区分算法模块在不同任务流程的位置,使被多个任务复用的算法模块在图中只需用一个算法模块节点表示.最后,基于具体项目验证了本文提出的算法关系管理方法,证明本文算法关系管理方法在算法数量成规模且算法模块高复用的场景下具有明显优势.     

反事实增强的对抗学习序列推荐

最近,强化学习技术在序列推荐系统取得成功,它能从用户长期反馈信号中学习有效的推荐策略.然而,模型的激励函数设计面临区分度过低的难题.这限制了模型学习不同用户反馈信号间的价值差异的能力,并导致推荐策略总是次优的.现有工作主要通过调节衰减因子来保证激励函数区分度,但它依赖专家先验知识缺乏理论基础.为了更合理地设计激励函数和提高其区分度,本文依据因果论来分析推荐系统,并提出一种基于反事实区分度增强的序列推荐算法CAL4Rec.首先,所提出方法用结构因果图描述序列推荐过程,并创造性地用因果图定义了因果可鉴别的价值激励区分度.其次,该方法用反事实生成对抗的自监督学习过程优化推荐策略网络,以学习用户的真实倾向.在一系列序列推荐基准数据集上,对CAL4Rec开展了广泛对比和消融实验,实验结果表明CAL4Rec的提升对多种网络实现结构有效(平均2.34%).     

改进Informer网络的风电功率短期预测

准确预测风电功率对于提高电力系统的效率和安全性具有重要意义, 而风能的间歇性和随机性特点导致风电功率难以准确预测. 因此, 提出一种改进Informer的风电功率预测模型PCI-Informer (PATCH-CNN-IRFFN-Informer). 将序列数据划分为子序列级补丁, 并进行特征提取和整合, 提高模型对序列数据的处理能力和效果; 采用多尺度因果卷积自注意力机制, 实现多尺度局部特征融合, 提高模型对局部信息的理解和建模能力; 引入反向残差前馈网络 (IRFFN), 增强模型对局部结构信息的提取和保留能力. 某风电场数据实验结果表明, 与主流预测模型相比, PCI-Informer模型在不同预测步长下均取得了更好的预测效果, 在MAE指标上相比Informer模型平均降低了11.1%, 有效提高了短期风电功率的预测精度.     

地埋管换热器渗流传热特性的研究

通过建立地埋管管群分层渗流换热模型,模拟地下渗流流动方向为30°时不同分层下地埋管管群周围土壤的温度分布,通过模拟可知地下渗流的流速在一定的范围内有助于减弱地埋管管群周围土壤中的冷积聚,使地埋管管群周围土壤温度恢复快.同时引入单位井深换热量,将纯导热模型与分层渗流模型的单位井深换热量进行对比,得到分层渗流模型的换热效率...     

渠井结合灌区多尺度灌溉水利用效率评价

渠井结合是中国北方灌区常用的灌溉方式,灌溉水利用效率评价进行科学灌溉的依据。文章总结了多种灌溉水利用效率评价指标及其尺度效应。选取柳园口灌区为研究对象,设计了农田尺度和中等尺度试验,分别监测其地下水补给量、各小区潜水蒸发量、自然降水和径流条件下的入渗过程及灌区的气象、引黄水量、产量等因素,进而进行田间尺度、中等尺度的水量平衡分析,获取两种尺度灌溉水利用效率评价指标-灌溉水分生产率、蒸发蒸腾量水分生产率及毛入流量水分生产率。结果表明,中等尺度灌溉定额大于田间尺度,因此中等尺度灌溉水分生产率较小;尺度间水稻腾发量水分生产率水平接近;田间尺度水稻腾发量占毛入流量的比率高于中等尺度,由此说明在两种尺度中水稻所消耗水量的水量均较低,有大量出流现象的存在。该研究可为渠井结合灌区灌溉提供指导。     

南水北调中线河南段水质时空变化及影响因素

依据南水北调中线干渠河南段10个采样点一年的水质监测数据,运用主成分分析法对中线干渠（河南段）水质时空变化进行分析。结果表明：南水北调中线干渠（河南段）水质总体上达国家Ⅱ类水质。从时间上看,中线工程干渠河南段水质处于中营养状态,且冬季水质要比其它季节好,属于Ⅱ类上乘水质,夏季水质最差,水体中氮、磷和其它有机物含量较高。从空间上看,南段为Ⅱ类上乘水质,离水源地越近,水质越好,北段水质最差。影响水质的关键自然因子从强到弱依次是水温、气温、月降水量、气压和PM10,其中,水温、气温、月降水量越高,水质越差,气压和PM10越大,水质反而越好。但在不同区段和不同季节影响因子的强度和方向又存在较大区别。污染物质主要是氮、磷和有机物。由于干渠两侧没有地表水注入干渠,所以干渠水质主要受水源地污染物、沿渠大气沉降和大气污染溶解的影响。建议加强水源地面源污染治理和干渠沿线大气污染防治,保证南水北调中线水质。     

基于有限体积法研究溢洪道水流最佳湍流模型

反弧形溢洪道是用于控制洪水的最重要的结构。随着计算机科学和各种计算流体动力学软件的发展,极大实现了在费用较低的同时,能在较短的时间内对反弧形溢洪道的特性进行研究。利用数值计算方法和Fluent软件分析了不同参数对反弧形溢洪道溢流的影响。基于Gauss-Seidel收敛条件,用0.01 s的步长进行方程的收敛和控制。结果表明,采用RNG k-ε湍流模型,可以提高溢洪道溢流计算结果的准确性。该方法的相对误差为9.687,表明该方法具有较高的精度。而SPSS软件的决策准则（P-value）约为0.000 006,远低于0.05,因此可以认为此数值研究具有较高的精度。数值模型与Flow-3D软件及其他数值和实验室方法的结果对比表明,该方法具有较高的精度。     

螺旋线行波管欧拉非线性注波互作用理论

如何获得螺旋线行波管的欧拉非线性解析解是研究其非线性特性产生物理机制的关键.本文采用逐次逼近法,详细推导了螺旋线行波管的欧拉非线性注波互作用解析解,获得了电场与电子相位的解析关系,并将逐次逼近解析解与拉格朗日理论以及传统的欧拉理论进行对比.仿真中采用了一支C波段和一支Ku波段的螺旋线行波管(均匀螺距分布),仿真结果表明...     

一种通用的继电保护数据库模型

首先分析了公共信息模型在描述保护信息方面的不足,然后以仿真培训系统为实际应用背景,提出了一种通用的继电保护数据库模型,它能够从保护装置的内部结构和外部特征2个方面完整地表达实际的保护装置。该数据库模型允许用户在保护装置级进行保护配置,支持用户通过自定义新型号的保护装置扩展装置模型,支持装置模型升级后保护配置的自动更新,从而大大提高了保护数据库的维护效率。使用该数据库模型实现的各种仿真培训系统现场运行良好、运行维护方便,证明了该模型的有效性。